Python 深度学习 北京空气质量LSTM时序预测 tensorflow自定义激活函数hard tanh keras tensorflow backend操作 2010.1.2-2014.12.31北京空气雾霾pm2.5 pm10数据集 折线图loss下降趋势预测值真实值对比图 label encoder one hot min max scale 标准化 numpy pandas matplotlib jupyter notebook 人工智能 机器学习 深度学习 神经网络 数据分析 数据挖掘

0、功能展示 1、项目原理介绍 2、数据集采集脚本 3、将采集到的动作数据集利用mediapipe库检测手部关键点信息，转换成数据信息保存到本地 4、训练一个效果一般的随机森林分类器 5、使用Kreas训练一个效果好点的全连接层分类器 6、实时手部动作检测效果测试

包含Informer时间序列预测模型的论文源码和组会报告ppt Informer模型的主要特点包括： 多尺度时间编码器和解码器：Informer模型采用了一种多尺度时间编码器和解码器的结构，可以同时考虑不同时间尺度上的信息。 自适应长度的注意力机制：Informer模型采用了一种自适应长度的注意力机制，可以根据序列长度自动调整注意力范围，从而很好地处理长序列。 门控卷积单元：Informer模型采用了一种新的门控卷积单元，可以减少模型中的参数数量和计算量，同时提高模型的泛化能力。 缺失值处理：Informer模型可以很好地处理序列中的缺失值，使用了一种新的掩码机制，可以在训练过程中自动处理缺失值。 Informer模型已经在多个时间序列预测任务中取得了很好的效果，包括电力负荷预测、交通流量预测、股票价格预测等。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「超级码猴k」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_48108092/article/details/129

一份PPT带你快速了解Graph Transformer：包括Graph Transformer 的简要回顾且其与GNN、Transformer的关联 【图-注意力笔记，篇章1】Graph Transformer：包括Graph Transformer 的了解与回顾且其与GNN、Transformer的关联 【图-注意力笔记，篇章2】Graphormer 和 GraphFormers论文笔记之两篇经典Graph Transformer来入门 【异构图笔记，篇章3】GATNE论文阅读笔记与理解:General Attributed Multiplex HeTerogeneous Network Embedding 包含这几个部分 可以参考我的博客：https://blog.csdn.net/qq_41895003/article/details/129218936

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深度学习-行人重识别实战(2020)-附件资源

交通标识为道路上的行人和车辆提供着丰富的道路交通信息，为调节交通流量、疏导交通、提 高道路通行能力、预示道路状况，减少交通事故起到了至关重要的目的。如果仅仅依靠驾驶人员或 行人对交通标识做出正确反应，难免会出现意外情况，导致交通事故的产生。而随着现代控制理论、 人工智能、传感器与检测技术的高速发展，智能交通系统技术也因此得到了快速的发展，并通过此 技术来辅助车辆驾驶员和控制车辆可以大大减少交通事故的产生。 本文针对车辆的车载交通识别系统进行研究，首先介绍模拟车辆的硬件组成与控制技术，再讨 论与叙述交通标识数据采集、神经网络的图像处理模型的搭建以及车载图像处理技术。模拟系统选 用 Raspberry Pi 板作为 RC 小车控制器，深度学习框架采用 Tensorflow+Keras。系统将通过车载摄像 头感知当前道路、行人、车辆位置、交通灯和交通标识等信息，通过超声波传感器实时监测车辆行 驶的安全距离，实现被控制车辆的左右转向、行进和停车，从而模拟无人驾驶车辆能够安全、可靠 的在道路线上行驶。

图神经网络的初认识及代码

上面包含halcon预处理全过程

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